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基于图像处理和深度学习的船舶水尺读数智能识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理和深度学习的船舶水尺读数智能识别方法,包括以下步骤:远程控制水上机器人在水面上运动,采集船舶表面的水尺视频数据;对采集的水尺视频数据进行预处理,截取水尺感兴趣区域;将截取的水尺感兴趣区域输入卷积神经网络进行识别,确定水尺读数。本发明将图像处理和深度学习技术相结合,简化算法流程,增加算法面对各种复杂环境和天气条件的鲁棒性,解决了人工读数低效、不准确等问题。

著录项

  • 公开/公告号CN110619328A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN201910804196.2

  • 发明设计人 李泽滨;张露;郭玲;

    申请日2019-08-28

  • 分类号G06K9/32(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人陈鹏

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2024-02-19 15:53:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/32 申请日:20190828

    实质审查的生效

  • 2019-12-27

    公开

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